A presença da inteligência artificial (IA) em nossa rotina é cada vez mais intensa, manifestando-se por meio de assistentes virtuais, ferramentas de recomendação em redes sociais e outros serviços digitais. O funcionamento eficaz desses sistemas requer, entretanto, um volumoso conjunto de dados para treinamento. Quando uma empresa declara que vai treinar sua IA utilizando dados dos usuários, isso implica que as atividades, conteúdos e comportamentos dos indivíduos nas plataformas podem ser usados para melhorar os algoritmos.
Os dados coletados dos usuários apresentam-se em diversas formas. Eles incluem informações publicadas por indivíduos, como fotos, vídeos, comentários e postagens. Além disso, há dados de perfil, como idade, localidade e língua falada, bem como registros comportamentais que abrangem pesquisas realizadas, cliques, curtidas, histórico de compras e até diálogos em aplicativos. Outra prática comum é o uso de dados de terceiros, que consistem em informações que outras pessoas compartilham sobre você, mesmo que você não tenha cadastro na plataforma específica.
O treinamento dos modelos de IA pode ser realizado através de múltiplas abordagens. No aprendizado supervisionado, a inteligência artificial é alimentada com dados já classificados, como imagens de animais com identificação, ajudando-a a distinguir padrões. No aprendizado não supervisionado, os dados carecem de rótulos, e o sistema deve discernir autonomamente semelhanças e diferenças, agrupando-os conforme essas características. Já no aprendizado por reforço, a IA toma decisões em um cenário de tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades que guiam a otimização de seu desempenho.
O uso de dados dos usuários pelas empresas tem o objetivo principal de aprimorar a qualidade dos serviços prestados. Quanto mais representativo é o conjunto de dados, mais refinados e ajustados aos interesses dos usuários tornar-se-ão os resultados. Em plataformas de e-commerce, por exemplo, a IA pode sugerir produtos com base em aquisições anteriores. No setor de logística, pode prever as rotas mais rápidas para entregas. Em centrais de atendimento, os chatbots treinados com registros de suporte são capazes de responder com precisão melhorada às perguntas recorrentes dos clientes.
Apesar das inúmeras vantagens, a utilização de dados pessoais para fins de treino de IA levanta preocupações relacionadas à privacidade, transparência e segurança. O risco de exposição de informações sensíveis é real, especialmente se os dados não forem devidamente anonimizados. Além disso, muitas plataformas predefinem a coleta de dados para IA em suas configurações, sem uma comunicação clara aos usuários sobre esse processo.
Caso relevante é o da Meta, empresa responsável pelo Facebook e Instagram, que enfrentou disputas judiciais em diversos países, inclusive no Brasil. A empresa foi acusada de utilizar dados dos usuários sem a devida transparência, com o objetivo de treinar seus modelos de IA. Essa prática consistia em coletar conteúdos, interações e informações de perfil para melhorar os algoritmos, criando um cenário onde os usuários não eram apropriadamente informados ou não possuíam a opção de negar o uso de suas informações, gerando questionamentos quanto à conformidade com legislações de proteção de dados, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil.
Os usuários, para se proteger, podem seguir algumas orientações práticas: devem revisar frequentemente as configurações de privacidade nas diferentes plataformas, estar atentos às atualizações nas políticas de uso de dados e evitar postar informações extremamente sensíveis. Essas precauções ajudam a manter um controle maior sobre o que é compartilhado, garantindo mais segurança no ambiente digital.
Em conclusão, treinar uma inteligência artificial com os dados dos usuários significa converter interações digitais dos indivíduos em aprendizagem para os algoritmos, permitindo avanços nos serviços e experiências personalizadas. Esse processo envolve desafios, principalmente no que diz respeito à proteção da privacidade dos dados pessoais dos usuários.
